代替文=I-Scover|サムネイル|340x340ピクセル|I-Scover
代替文=I-Scoverの検索インタフェース|サムネイル|380x380px|I-Scoverの検索インタフェース 代替文=I-Scoverの詳細検索インタフェース|サムネイル|384x384px|I-Scoverの詳細検索インタフェース 代替文=検索キーワードのメタデータ表示|サムネイル|383x383ピクセル|検索キーワードのメタデータ表示 I-Scover（あいすかばー、IEICE Knowledge Discovery）は、2013年4月3日より公開された電子情報通信学会の文献検索システムである。I-Scoverは、電子情報通信学会が著作権を保有する論文誌や研究会などの文献のメタデータをはじめ、日本電信電話株式会社 (NTT)や日本電気株式会社 (NEC)、沖電気工業株式会社 (OKI)などの各社が発行する企業誌のメタデータが登録されている。I-Scoverは、メタデータをLinked Open Data (LOD)の形式で蓄積しており、一般的な検索システムの機能に加え、OpenSearch APIやSPARQL API (SPARQL Endpoint)の各機能を提供している。平成30年3月29日をもって運用を停止している。
概要 I-Scoverは、キーワードや著者名、組織名などを検索フォームに入力して検索する一般的な検索システムの機能に加え、外部のアプリケーションからアクセス可能なOpenSearch APIとSPARQL API (SPARQL Endpoint)の2つのAPIを一般公開している。APIを利用することでI-Scoverの文献データベースに自由にアクセスでき、文献検索だけでなく研究動向や研究コミュニティなどの分析が可能となる柏崎吉一, "2017/09/22. 文献検索システム「I-Scover」から考えるオープンデータ時代の共創のあり方と学会の役割", インプレスビジネスメディア, IT Leaders。2017年9月1日現在、I-Scoverには24万件以上の文献をはじめ、27万人規模の著者、32万件規模の技術用語がLinked Open Data (LOD)の形式で登録されている。
I-Scoverの"I"はIEICEの"I"であるとともに、I（私）を意味しており、I-Scoverの発音がI discoverと聞こえることから名付けられたものである。
I-Scoverは、電子情報通信学会の登録商標である。
文献検索 I-Scoverは、文献のタイトルやキーワード、概要、発行日などのメタデータをLinked Dataとして蓄積しており、1語のキーワードによる直観的な検索や、個々のメタデータを指定した詳細検索の機能を提供している。I-Scoverは、CiNii ArticlesやIEEE Xploreなどの一般的な文献検索システムとは異なりメタデータが互いにリンクされているため、メタデータを辿ることで知識を横断するような文献検索が可能である。著者やキーワードなどのメタデータは、電子情報通信学会の事務局により名寄せが行われており、メタデータの質向上が図られている。
Linked Data Linked Dataは、Resource Description Framework (RDF)に基づき主語、述語、目的語の3つ組（Triple）で個々のリソース（メタデータ）を意味的にリンクし、メタデータを体系的に整理したデータである。オープンデータとして公開されたLinked DataをLinked Open Data (LOD)という。I-Scoverは、Linked Dataを一般公開していないが、OpenSearch APIやSPARQL APIを通じて得られるデータに関してはオープンデータとして取り扱うことができ、メタデータの二次利用によるアプリケーション開発、及び公開が可能である。
I-Scoverは、各種メタデータをArticle（文献）、Term（技術用語）、Person（著者）、Organization（組織）、Publication（出版物）、Event（イベント）の6つのクラスに分類して管理しているI-Scover, "メタデータ仕様書", 電子情報通信学会, http://www.ieice.org/~iscover/rdfdef/, Accessed on September 1, 2017。また、この他にデータ数は僅かであるが、Multimedia（マルチメディア）とOnlineService（オンラインサービス）の2つのクラスを定義してメタデータを管理している。 代替文=RDFのTriple構造|サムネイル|385x385ピクセル|RDFのTriple構造
+ I-Scoverが蓄積しているLinked Dataの代表的な述語構造クラス述語 (prefix:property)データ型出現回数 [Min, Max]内容Articledcterms:titlexsd:string[1, 2]タイトルfabio:hasSubtitlexsd:string[0, -]サブタイトルdcterms:abstractxsd:string[0, 2]概要文dcterms:subjectxsd:anyURI[0, -]キーワードiscover:authorInfos rdf:Description
iscover:authorInfo
rdf:Description
iscover:author
iscover:affiliationxsd:anyURI[1, -]著者とその所属dcterms:languagedcterms:ISO639-2[0, 1]言語iscover:articleTypexsd:string[0, 2]文献の種類iscover:articleTypeDetailxsd:string[0, 2]文献の種類（詳細）iscover:peerReviewxsd:string[0, 2]査読の有無iscover:rightsHolderxsd:string[0, 2]著作権保持者iscover:licensexsd:string[0, -]ライセンスiscover:sectionxsd:anyURI[0, 1]特集名（会誌、論文誌）iscover:featureNamexsd:string[0, -]特集名（その他）iscover:relatedToEventxsd:anyURI[0, 1]イベントiscover:relatedToSessionxsd:anyURI[0, 1]セッションiscover:technicalFieldxsd:anyURI[0, 1]技術分野iscover:articleNumberxsd:string[0, 2]文献番号iscover:awardxsd:string[0, -]表彰prism:startingPagexsd:int[0, 1]開始ページ番号prism:endingPagexsd:int[0, 1]終了ページ番号dc:formatxsd:string[0, 2]フォーマットdcterms:issuedxsd:date[0, 1]発行日iscover:announceDatexsd:date[0, 1]発表日dcterms:isPartOfxsd:anyURI[0, 1]出版物iscover:publicationTypexsd:string[0, 2]出版物の種類dcterms:bibliographicCitiationxsd:anyURI[0, 1]本文の紹介ページdcterms:identifierxsd:anyURI[0, 1]本文prism:doixsd:string[0, 1]DOITermrdfs:labelxsd:string[1, -]技術用語skos:prefLabelxsd:string[1, -]技術用語xl:altLabelxsd:string[0, -]同義語skos:broaderxsd:anyURI[0, -]上位概念の用語skos:relatedxsd:anyURI[0, -]関連用語foaf:primaryTopicxsd:anyURI[0, 1]DBpediaリンクPersonfoaf:namexsd:string[1, 2]人名vcard:orgxsd:anyURI[0, -]所属Organizationrdfs:labelxsd:string[1, -]組織名foaf:namexsd:string[1, -]組織名Publicationdcterms:titlexsd:string[1, -]タイトルdcterms:isPartOfxsd:anyURI[0, 1]出版物iscover:rightsHolderxsd:string[0, 2]著作権保持者prism:numberxsd:string[0, 1]出版物番号prism:publicationDatexsd:date[0, 1]発行日prism:volumexsd:string[0, 1]巻号dc:publisherxsd:string[0, 2]発行者Eventdcterms:titlexsd:string[1, 2]タイトルdcterms:isPartOfxsd:anyURI[0, 1]イベント（マスター）ical:categoriesxsd:string[0, 2]カテゴリiscover:sessionNumberxsd:string[0, 1]セッション番号iscover:cityxsd:string[0, 2]開催都市iscover:venuexsd:string[0, 2]開催場所swrc:startDatexsd:date[0, 1]開始日swrc:endDatexsd:date[0, 1]終了日foaf:homepagexsd:anyURI[0, 1]ホームページMultimediadcterms:titlexsd:string[1, 2]タイトルdcterms:formatxsd:string[0, 2]フォーマットdcterms:descriptionxsd:string[0, 2]説明文dcterms:subjectxsd:anyURI[0, -]キーワードiscover:relatedDocumentUrixsd:anyURI[0, 1]関連文献iscover:relatedToOnlineServicexsd:anyURI[0, 1]オンラインサービス代替文=I-Scover SPARQL APIの検索インタフェース|サムネイル|387x387ピクセル|I-Scover SPARQL APIの検索インタフェース SPARQL SPARQLは、RDFクエリ言語の1つであり、Linked Dataのリソースを対象とした検索や分析が可能である。I-Scoverは、SPARQL APIを提供しており、文献メタデータを用いた高度な検索や分析を可能としているI-Scoverビジネストライアルチーム，"I-Scover SPARQL API利活用レポート1"，http://iscover-p.ieice.org/cms/wp-content/uploads/2014/10/iscover_report_v1_11.pdf，2017．。
I-Scover SPARQL API: https://i-scover-api.ieice.org/iscover/api/sparql
例1. 文献数を取得 select count(*) where { ?articleIRI a iscover:Article. }
例2. クラスとその使用回数を取得 select ?object count(?object) as ?total where { ?subject a ?object. } group by ?object order by desc(?total)
例3. 述語の一覧を取得 select ?predicate where { ?subject ?predicate ?object. } group by ?predicate order by asc(?predicate)
例4. 「センサネットワーク」と「消費電力」が概要文に含まれる最新の文献20件を取得 select ?articleIRI ?title where { ?articleIRI dcterms:title ?title; dcterms:abstract ?abstract; dcterms:issued ?date; a iscover:Article.
filter(lang(?title) = "ja") filter(regex(?abstract, "センサネットワーク") = true && regex(?abstract, "消費電力") = true ) } order by desc(?date) limit 20
例5. 文献の概要文から「センサネットワーク」の説明文を抽出 select ?date ?description where { values(?term) { ("センサネットワーク")
?articleIRI dcterms:abstract ?abstract; dcterms:issued ?date; a iscover:Article.
filter(regex(?abstract, concat(?term, "は.+る．")) = true) bind(replace(?abstract, strBefore(?abstract, concat(?term, "は")), "") as ?tmp) bind(replace(?tmp, strAfter(?tmp, "．"), "") as ?description) bind("本(稿|論文|報告|研究|システム|アルゴリズム)|我々|機構|説明|提案|検討" as ?reject) filter(regex(?description, ?reject) = false) } order by desc(?date) 代替文=2012年から2016年において加熱した研究トピック|サムネイル|385x385px|2012年から2016年において加熱した研究トピック
例6. 2012年から2016年において加熱した研究トピック（キーワード）を取得 select ?keyword ?increasedRate where {
select ?p1TermIRI count(?p1TermIRI) as ?p1Total where { ?articleIRI dcterms:subject ?p1TermIRI; dcterms:issued ?date; a iscover:Article.
bind(year(?date) as ?year) filter(?year = 2012)
select ?p2TermIRI count(?p2TermIRI) as ?p2Total where { ?articleIRI dcterms:subject ?p2TermIRI; dcterms:issued ?date; a iscover:Article.
bind(year(?date) as ?year) filter(?year = 2016)
filter(?p1TermIRI = ?p2TermIRI) filter(?p1Total >= 3 && ?p2Total >= 3) bind((xsd:float(?p2Total) / ?p1Total) as ?increasedRate)
?p1TermIRI rdfs:label ?keyword; a iscover:Term.
filter(lang(?keyword) = "ja") filter(?increasedRate >= 5.0) } order by desc(?increasedRate) 代替文=「IoT」と「ディープラーニング」の文献数推移|サムネイル|312x312px|「IoT」と「ディープラーニング」の文献数推移
例7. 「IoT」と「ディープラーニング」の文献数推移を取得 select ?keyword ?year count(?articleIRI) as ?total where {
select ?termIRI ?keyword where { values( ?keyword ) { ("IoT"@ja) ("ディープラーニング"@ja)
?termIRI rdfs:label ?keyword; a iscover:Term.
?articleIRI dcterms:subject ?termIRI; dcterms:issued ?date; a iscover:Article.
bind(year(?date) as ?year) } order by asc(?keyword) asc(?year) 代替文=2014年における主要な研究トピック|サムネイル|477x477px|2014年における主要な研究トピック
例8. 2014年における主要な研究トピック（キーワード）Top-100を取得 select ?term ?total where {
select ?termIRI count(?termIRI) as ?total where { ?articleIRI dcterms:subject ?termIRI; dcterms:issued ?date; a iscover:Article.
bind(year(?date) as ?year) filter(?year = 2014)
group by ?termIRI order by desc(?total) limit 100
optional { ?termIRI rdfs:label ?term; a iscover:Term.
filter(lang(?term) = "ja")
optional { ?termIRI rdfs:label ?term; a iscover:Term.
filter(lang(?term) = "en")
order by desc(?total) 代替文=共起頻度に基づいた日英・英日辞書機能|サムネイル|335x335ピクセル|共起頻度に基づいた日英・英日辞書機能
例9. 技術用語の共起頻度に基づいた日英・英日辞書 select ?term if(?total > 5, ?transTerm, "(Insufficient data)") as ?transTerm where {
select ?term ?lang ?coTermIRI count(?coTermIRI) as ?total where { values(?term) { ("自然言語処理"@ja) }
?termIRI rdfs:label ?term; a iscover:Term.
bind(lang(?term) as ?lang)
?articleIRI dcterms:subject ?termIRI; a iscover:Article.
?articleIRI dcterms:subject ?coTermIRI; a iscover:Article.
order by desc(?total) limit 5
?coTermIRI rdfs:label ?transTerm; a iscover:Term.
bind(if(?lang = "ja", "en", "ja") as ?target) filter(lang(?transTerm) = ?target) } order by desc(?total) limit 1 代替文=データマイニングの共起語を基準とした技術年表|サムネイル|350x350ピクセル|データマイニングの共起語を基準とした技術年表
例10. データマイニングの共起語を基準とした技術年表 select ?coTerm min(?year) as ?startYear max(?year) as ?endYear where {
select ?coTermIRI count(?coTermIRI) as ?total where { values(?term) { ("データマイニング"@ja) }
?termIRI rdfs:label ?term; a iscover:Term.
?articleIRI dcterms:subject ?termIRI; a iscover:Article.
?articleIRI dcterms:subject ?coTermIRI; dcterms:issued ?date; a iscover:Article.
order by desc(?total) limit 20
?coTermIRI rdfs:label ?coTerm; a iscover:Term.
filter(lang(?coTerm) = "ja")
?articleIRI dcterms:subject ?coTermIRI; dcterms:issued ?date; a iscover:Article.
bind(year(?date) as ?year) } order by asc(?startYear) 代替文=ニューラルネットワーク、機械学習、画像処理を起点とした共起語グラフ|サムネイル|435x435ピクセル|ニューラルネットワーク、機械学習、画像処理を起点とした共起語グラフ
例11. 任意のキーワードを起点とした共起語グラフ select ?source ?target ?weight where {
select ?source ?targetIRI count(?targetIRI) as ?weight where { values ?source { "ニューラルネットワーク"@ja "機械学習"@ja "画像処理"@ja
?termIRI rdfs:label ?source; a iscover:Term.
?articleIRI dcterms:subject ?termIRI; a iscover:Article.
?articleIRI dcterms:subject ?targetIRI; a iscover:Article.
filter(?weight >= 5)
?targetIRI rdfs:label ?target; a iscover:Term.
filter(lang(?target) = "ja") filter(?source != ?target) } order by asc(?source) desc(?weight)
例12. 任意の組織名を起点とした組織グラフ 代替文=2010年以降におけるNTT、NEC、OKIを起点とした組織グラフ|サムネイル|255x255ピクセル|2010年以降におけるNTT、NEC、OKIを起点とした組織グラフ select ?source ?target ?weight where {
select ?source ?abbraviation ?targetIRI count(?organizationIRI) as ?weight where { values (?candidate ?abbraviation) { ("日本電信電話"@ja "NTT"@ja) ("日本電気"@ja "NEC"@ja) ("沖電気工業"@ja "OKI"@ja)
?organizationIRI rdfs:label ?source; a iscover:Organization.
filter(lang(?source) = "ja") filter(regex(?source, ?candidate) = true || regex(?source, ?abbraviation) = true)
?articleIRI iscover:authorInfos/rdf:rest*/rdf:first/iscover:authorInfo [ iscover:affiliation ?organizationIRI; ]; dcterms:issued ?date; a iscover:Article.
filter(2010 <= year(?date))
?articleIRI iscover:authorInfos/rdf:rest*/rdf:first/iscover:authorInfo [ iscover:affiliation ?targetIRI; ]; a iscover:Article.
order by desc(?weight)
filter(?weight >= 10)
?targetIRI rdfs:label ?target; a iscover:Organization.
filter(lang(?target) = "ja") filter(?source != ?target && ?abbraviation != ?target) } order by asc(?source) desc(?weight) 代替文=沖電気工業の研究開発歴|サムネイル|284x284ピクセル|沖電気工業の研究開発歴
例13. 任意の組織における研究開発の経歴 select ?term ?startYear ?endYear ?duration ?total where {
select ?termIRI min(?year) as ?startYear max(?year) as ?endYear count(?termIRI) as ?total where { ?organizationIRI rdfs:label "沖電気工業 株式会社"@ja; a iscover:Organization.
?articleIRI iscover:authorInfos/rdf:rest*/rdf:first/iscover:authorInfo [ iscover:affiliation ?organizationIRI; ]; dcterms:subject ?termIRI; dcterms:issued ?date; a iscover:Article.
bind(year(?date) as ?year)
bind((?endYear - ?startYear + 1) as ?duration)
?termIRI rdfs:label ?term; a iscover:Term. filter(lang(?term) = "ja") } order by desc(?total) desc(?duration)
脚注
関連項目 J-STAGE - 科学技術振興機構が運営する電子ジャーナル公開サービス CiNii - 国立情報学研究所が運営する日本国内の学術論文や図書・雑誌の学術情報データベース。
外部リンク 電子情報通信学会 I-Scover｜電子情報通信学会 I-Scover SPARQL API｜電子情報通信学会 I-Scoverひろば｜電子情報通信学会 I-Scoverユーザ会｜Facebook